Java实现的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。同时提供了Lucene、Solr、ElasticSearch插件。

分词使用方法：

1、快速体验  运行项目根目录下的脚本demo-word.bat可以快速体验分词效果  用法: command [text] [input] [output]  命令command的可选值为：demo、text、file  demo  text 杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者  file d:/text.txt d:/word.txt  exit    2、对文本进行分词  移除停用词：List<Word> words = WordSegmenter.seg("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");  保留停用词：List<Word> words = WordSegmenter.segWithStopWords("杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");              System.out.println(words);    输出：  移除停用词：[杨尚川, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 作者]  保留停用词：[杨尚川, 是, apdplat, 应用级, 产品, 开发平台, 的, 作者]    3、对文件进行分词  String input = "d:/text.txt";  String output = "d:/word.txt";  移除停用词：WordSegmenter.seg(new File(input), new File(output));  保留停用词：WordSegmenter.segWithStopWords(new File(input), new File(output));    4、自定义配置文件  默认配置文件为类路径下的word.conf，打包在word-x.x.jar中  自定义配置文件为类路径下的word.local.conf，需要用户自己提供  如果自定义配置和默认配置相同，自定义配置会覆盖默认配置  配置文件编码为UTF-8    5、自定义用户词库  自定义用户词库为一个或多个文件夹或文件，可以使用绝对路径或相对路径  用户词库由多个词典文件组成，文件编码为UTF-8  词典文件的格式为文本文件，一行代表一个词  可以通过系统属性或配置文件的方式来指定路径，多个路径之间用逗号分隔开  类路径下的词典文件，需要在相对路径前加入前缀classpath:    指定方式有三种：      指定方式一，编程指定（高优先级）：          WordConfTools.set("dic.path", "classpath:dic.txt，d:/custom_dic");          DictionaryFactory.reload();//更改词典路径之后，重新加载词典      指定方式二，Java虚拟机启动参数（中优先级）：          java -Ddic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic      指定方式三，配置文件指定（低优先级）：          使用类路径下的文件word.local.conf来指定配置信息          dic.path=classpath:dic.txt，d:/custom_dic    如未指定，则默认使用类路径下的dic.txt词典文件    6、自定义停用词词库  使用方式和自定义用户词库类似，配置项为：  stopwords.path=classpath:stopwords.txt，d:/custom_stopwords_dic    7、自动检测词库变化  可以自动检测自定义用户词库和自定义停用词词库的变化  包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径  如：  classpath:dic.txt，classpath:custom_dic_dir,  d:/dic_more.txt，d:/DIC_DIR，D:/DIC2_DIR，my_dic_dir，my_dic_file.txt    classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic_dir，  d:/stopwords_more.txt，d:/STOPWORDS_DIR，d:/STOPWORDS2_DIR，stopwords_dir，remove.txt    8、显式指定分词算法  对文本进行分词时，可显式指定特定的分词算法，如：  WordSegmenter.seg("APDPlat应用级产品开发平台", SegmentationAlgorithm.BidirectionalMaximumMatching);    SegmentationAlgorithm的可选类型为：     正向最大匹配算法：MaximumMatching  逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching  正向最小匹配算法：MinimumMatching  逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching  双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching  双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching  双向最大最小匹配算法：BidirectionalMaximumMinimumMatching    9、分词效果评估  运行项目根目录下的脚本evaluation.bat可以对分词效果进行评估  评估采用的测试文本有253 3709行，共2837 4490个字符  评估结果位于target/evaluation目录下：  corpus-text.txt为分好词的人工标注文本，词之间以空格分隔  test-text.txt为测试文本，是把corpus-text.txt以标点符号分隔为多行的结果  standard-text.txt为测试文本对应的人工标注文本，作为分词是否正确的标准  result-text-***.txt，***为各种分词算法名称，这是word分词结果  perfect-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准完全一致的文本  wrong-result-***.txt，***为各种分词算法名称，这是分词结果和人工标注标准不一致的文本

Lucene插件：

1、构造一个word分析器ChineseWordAnalyzer  Analyzer analyzer = new ChineseWordAnalyzer();    2、利用word分析器切分文本  TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("text", "杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者");  while(tokenStream.incrementToken()){      CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);      OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.getAttribute(OffsetAttribute.class);      System.out.println(charTermAttribute.toString()+" "+offsetAttribute.startOffset());  }    3、利用word分析器建立Lucene索引  Directory directory = new RAMDirectory();  IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_47, analyzer);  IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);    4、利用word分析器查询Lucene索引  QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_47, "text", analyzer);  Query query = queryParser.parse("text:杨尚川");  TopDocs docs = indexSearcher.search(query, Integer.MAX_VALUE);

Solr插件：

1、生成分词组件二进制jar  执行 mvn clean install 生成word中文分词组件target/word-1.0.jar    2、创建目录solr-4.7.1/example/solr/lib，将target/word-1.0.jar文件复制到lib目录    3、配置schema指定分词器  将solr-4.7.1/example/solr/collection1/conf/schema.xml文件中所有的  <tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>和  <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>全部替换为  <tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory"/>  并移除所有的filter标签    4、如果需要使用特定的分词算法：  <tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory" segAlgorithm="ReverseMinimumMatching"/>  segAlgorithm可选值有：    正向最大匹配算法：MaximumMatching  逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching  正向最小匹配算法：MinimumMatching  逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching  双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching  双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching  双向最大最小匹配算法：BidirectionalMaximumMinimumMatching  如不指定，默认使用双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching    5、如果需要指定特定的配置文件：  <tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory" segAlgorithm="ReverseMinimumMatching"          conf="C:/solr-4.7.0/example/solr/nutch/conf/word.local.conf"/>  word.local.conf文件中可配置的内容见 word-1.0.jar 中的word.conf文件  如不指定，使用默认配置文件，位于 word-1.0.jar 中的word.conf文件

ElasticSearch插件：

1、执行命令： mvn clean install dependency:copy-dependencies    2、创建目录elasticsearch-1.1.0/plugins/word    3、将中文分词库文件target/word-1.0.jar和依赖的日志库文件        target/dependency/slf4j-api-1.6.4.jar      target/dependency/logback-core-0.9.28.jar      target/dependency/logback-classic-0.9.28.jar          复制到刚创建的word目录    4、修改文件elasticsearch-1.1.0/config/elasticsearch.yml，新增如下配置：          index.analysis.analyzer.default.type : "word"      index.analysis.tokenizer.default.type : "word"    5、启动ElasticSearch测试效果，在Chrome浏览器中访问：          http://localhost:9200/_analyze?analyzer=word&text=杨尚川是APDPlat应用级产品开发平台的作者    6、自定义配置      从word-1.0.jar中提取配置文件word.conf，改名为word.local.conf，放到elasticsearch-1.1.0/plugins/word目录下    7、指定分词算法      修改文件elasticsearch-1.1.0/config/elasticsearch.yml，新增如下配置：      index.analysis.analyzer.default.segAlgorithm : "ReverseMinimumMatching"      index.analysis.tokenizer.default.segAlgorithm : "ReverseMinimumMatching"        这里segAlgorithm可指定的值有：      正向最大匹配算法：MaximumMatching      逆向最大匹配算法：ReverseMaximumMatching      正向最小匹配算法：MinimumMatching      逆向最小匹配算法：ReverseMinimumMatching      双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching      双向最小匹配算法：BidirectionalMinimumMatching      双向最大最小匹配算法：BidirectionalMaximumMinimumMatching      如不指定，默认使用双向最大匹配算法：BidirectionalMaximumMatching

词向量：

从大规模语料中统计一个词的上下文相关词，并用这些上下文相关词组成的向量来表达这个词。  通过计算词向量的相似性，即可得到词的相似性。  相似性的假设是建立在如果两个词的上下文相关词越相似，那么这两个词就越相似这个前提下的。    通过运行项目根目录下的脚本demo-word-vector-corpus.bat来体验word项目自带语料库的效果    如果有自己的文本内容，可以使用脚本demo-word-vector-file.bat来对文本分词、建立词向量、计算相似性